精选
推翻了领域内一个经典算法
在高光谱遥感图像目标探测领域，有两个基石性算法：一个是经典的匹配滤波器（MF），一个是能量约束最小化（CEM）。其中CEM算法最早是由Harsanyi（1993）在其博士论文中提出。由于CEM算法简单，性能优良，其一问世便引起业内同行的追捧，并在别的一些领域也掀起了一定的波澜。时至今日，CEM在遥感图像目标检测领域可以说是风头正劲，成为Chein Chang I学派（本领域的几个主要刊物的主编均出自该学派）的两大镇山法宝之一。
MF和CEM都源于信号处理领域（遥感领域的原生算法很少，大部分都移植于其他领域）。这两个算子虽然数学表达形式比较接近，但是由于算法的原理不同，从来没有研究人员对它们从理论的角度进行性能比较。在遥感图像目标探测领域，二者堪称一时之瑜亮。也正因为如此，它们先后被收录进我们领域应用最为广泛的商业软件ENVI中。
但是最近，我们的一个工作改变了这个局面。我们严格证明了“MF永远优于CEM”，这相当于从理论上宣判：从此，CEM可以退出历史舞台了。证明的大致思路如下：
1. 首先证明“波段数越多，CEM效果越好”。这个结论的意思是说，增加任何与原始波段线性无关的波段，都会导致CEM性能提升。这个结论我们已经在另外一篇文章中给出。
2. 常数波段（比如所有像素值都为1的波段）一般不能由原始数据的各个波段线性表出，因此在原始图像中加入常数波段，会导致CEM目标探测性能的提升。为了方便起见，我们不妨把加入常数波段的CEM叫做ACEM。
3. 证明了“ACEM与MF的等价性”。这个等价性的证明显然意味着“MF永远优于CEM”。
这个证明过程还是比较严谨的，当然也会引发我们对其中一些问题的进一步深入思考，这里就不再赘述了。有兴趣的读者欢迎随时跟我们交流。
或许是这个结论太过于重要（对于高光谱图像目标探测界而言），因此它的最终发表也经历了一些小挫折。这个文章最早投的是ISPRS，不知道什么原因，主编直接不送审。然后我们又把它投给了TGRS，仍然是不送审。原因是文章太短了，TGRS只接受双栏5页以上的文章，并建议我们投GRSL。GRSL以审稿速度快而著称，果然投过去不到一个月意见就回来了。不过悲催的是，两个审稿人的意见让我们非常无语。第一个审稿人认真读了我们的文章，也认真看了我们的证明，但是一句没看懂。他对我们的文章全面否定，甚至连过去发表的一篇文章也一并否定。它甚至认为，我们根本不懂CEM。另外一个审稿人显然也没看懂我们的证明，冠冕堂皇的提了两个问题：怎么没图啊？怎么没实验啊？我就纳闷儿了，我们证明一个结论需要什么图和实验啊！学生看了这个意见，非常气愤，想要申诉，逐条把这两个审稿人给驳倒。与学生相比，我毕竟算老江湖了，面对这个结果，我微微一笑（内心却在想，这俩审稿人是谁，敢跟我打么！），果断决定另投他刊。因为我深知，申诉的结果无非两种可能。很大可能是，申诉无效，维持原判；即使是申诉成功，根据我对这两个审稿人学术素养的把握，想要让他们完全弄懂我们的文章，恐怕我们要付出极大的努力。这样他们在学术上的成长肯定远大于我们发表一篇SCI论文的收获。于是，我们又把文章投到了另外一个以审稿速度见长的RSL，这次的审稿人中有个行家里手，从他赞不绝口的语气中明显可以看出他对我们工作的欣赏。另外一个审稿人尽管证明没怎么看懂，但是也没敢贸然发表意见，提了些语言方面的问题。小做修改之后，就在今天下午，我们接收到了来自RSL的录用通知。
经典的CEM目标探测算子，轰然倒塌了！
病入膏肓的高光谱遥感界，也该醒醒了！
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